（一）Hive+Solr简介 Hive作为Hadoop生态系统里面离线的数据仓库，可以非常方便的使用SQL的方式来离线分析海量的历史数据，并根据分析的结果，来干一些其他的事情，如报表统计查询等。 Solr作为高性能的搜索服务器，能够提供快速，强大的全文检索功能。 （二）为什么需要hive集成solr？ 有时候，我们需要将hive的分析完的结果，存储到solr里面进行全文检索服务，比如以前我们有个业务，对我们电商网站的搜索日志使用hive分析完后 存储到solr里面做报表查询，因为里面涉及到搜索
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法
2017年年中，我们与世界上最大的医疗保健公司中的一家合作，将新的数据应用投入生产。这家公司通过收购其他公司来进行扩张，为了保持对FDA的合规性，他们需要从公司的数十个不同部门实时汇总数据。这个应用程序的消费者并不关心我们如何构建数据管道。他们关心的是如果数据管道出问题了，导致最终用户没有获得他们的数据，这家公司将因为无法满足合规可能遭受巨额罚款。
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。
好多初入学习大数据的人不是很清楚，今天分享一个图，并介绍一下大致的组件，其他还有一些组件是没有包含在其中的，但是大部分这个图片是有了的。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如，单条推送消息下发APP用户总量有多少，成功推送到手机的数量有多少，又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表，我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了全文搜索，基于全文搜索 Solr，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步，而且是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索--ES。
原文链接www.cnblogs.com/jajian/p/9801154.html 前言 最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是该 Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。 而且它还是其他团队在维护，依赖性太强，导致 Solr 服务一出问题，我们的项目也基本瘫痪，因为所有的依赖查询都无结果数据了。 所以考虑开发一个适配层，如果 Solr 搜索出问题，自动切换到新的搜索 ES。其实可以通过 Solr 集群或者服务容错等设计来解决该问题。 但是先不考虑本
最近项目组安排了一个任务，项目中用到了基于 Solr 的全文搜索，但是Solr 搜索云项目不稳定，经常查询不出来数据，需要手动全量同步。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
AI 前线导读： 一年一度由世界知名科技媒体 InfoWorld 评选的 Bossie Awards 于 9 月 26 日公布，本次 Bossie Awards 评选出了最佳数据库与数据分析平台奖、最佳软件开发工具奖、最佳机器学习项目奖等多个奖项。在最佳开源数据库与数据分析平台奖中，Spark 和 Beam 再次入选，连续两年入选的 Kafka 这次意外滑铁卢，取而代之的是新兴项目 Pulsar；这次开源数据库入选的还有 PingCAP 的 TiDB；另外Neo4依然是图数据库领域的老大，但其开源版本只能单机无法部署分布式，企业版又费用昂贵的硬伤，使很多初入图库领域的企业望而却步，一直走低调务实作风的OrientDB已经慢慢成为更多用户的首选。附：30分钟入门图数据库(精编版) Bossie Awards 是知名英文科技媒体 InfoWorld 针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象，由 InfoWorld 编辑独立评选，目前已经持续超过十年，是 IT 届最具影响力和含金量奖项之一。 一起来看看接下来你需要了解和学习的数据库和数据分析工具有哪些。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
简介：常⻅的搜索引擎，Lucene，Solr，Elasticsearch Lucene Lucene是⼀个Java全⽂搜索引擎，完全⽤Java编写。Lucene不是⼀个完整的应⽤程序，⽽是⼀个代码库和API，可以很容易地⽤于向应⽤程序添加搜索功能。 通过简单的API提供强⼤的功能 可扩展的⾼性能索引 强⼤，准确，⾼效的搜索算法 跨平台解决⽅案 Apache软件基⾦会 在Apache软件基⾦会提供的开源软件项⽬的Apache社区的⽀持。 但是Lucene只是⼀个框架，要充
翻了一下最近一段时间写的分享，DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细，个人理解水平有限还请见谅吧！我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候，遗漏了hadoop服务角色的内容，本篇特地补上这部分内容吧，不然总觉得不舒服。
北京时间2018年12月19日，Cloudera正式发布Cloudera Enterprise 6.1.0，上次发布CDH6.0是8月30日，差不多过去了3个多月的时间，参考Fayson之前的文章《Cloudera Enterprise 6正式发布》。从CDH6.0到CDH6.1是一次minor version的更新，但更新内容较多，在开始接下来的细化功能讨论前，我们先看看几项重点更新的内容：
在前面的几篇博客中，博主不仅为大家介绍了匹配型标签和统计型标签的开发流程，还为大家科普了关于机器学习的一些"干货"，包括但不限于KMeans算法等…本篇博客，我们将正式开发一个基于RFM模型的挖掘型标
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
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关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式系统基础框架，离线数据的分布式存储和计算的解决方案。Hadoop最早起源于Nutch，Nutch基于2003 年、2004年谷歌发表的两篇论文分布式文件系统GFS和分布式计算框架MapReduce的开源实现HDFS和MapReduce。2005年推出，2008年1月成为Apache顶级项目。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是革命性的一大改进，它将服务器与普通硬盘驱动器结合，并将它们转变为能够由Java应用程序兼容并行IO的分布式存储系统。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，形了成完整的生态圈，已经成为事实上的大数据标准，开源大数据目前已经成为互联网企业的基础设施。Hadoop主要包含分布式存储HDFS、离线计算引擎MapRduce、资源调度Apache YARN三部分。Hadoop2.0引入了Apache YARN作为资源调度。Hadoop3.0以后的版本对MR做了大量优化，增加了基于内存计算模型，提高了计算效率。比较普及的稳定版本是2.x，目前最新版本为3.2.0。
类别 名称 （可重点关注加粗部分） 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Presto http://prestodb.io/ Facebook开源的分布式SQL查询引擎，适用
Solr发展飞快，现在最新的版本已经6.1.0了，下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点： （1）并行SQL特性支持，编译成Streaming 表达式，可以在solrcloud集群中，并行执行 （2）SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表，现在不仅仅可以支持强大的全文检索，还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 （3）在SQL的where语句中，全面支持强大的Lucene/Solr语法 （4）一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作，通过使用St
类别名称官网备注（可重点关注加粗部分）查询引擎Phoenixhttps://phoenix.apache.org/Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写Prestohttp://prestodb.io/Facebook开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节Sharkhttp://shark.cs.berkeley.edu/Spark上的SQL执行引擎，已演化成Spark-SQL和Hive on SparkPigh
这周真的是忙出天际，趁这会儿下班，赶紧补补文档，之前有说要整整血缘这块儿，源码都看好了，但没有展示的地方。
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎，旨在减
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。
HBase中的一级索引指数据在写入region时，会根据rowkey进行排序后写入，之后regionserver在加载region时，会自动为当前region的rowkey创建一个LSM树的索引,方便对当前region,rowkey的查询。
发这篇文章的起因是看到知乎有个类似的问题，然后感觉高赞的回答不是很让人满意，获得这么高的点赞也是让我很迷。
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。 Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎,设计用于云计算中，。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
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